Factorisation matricielle non négative pour la reconnaissance faciale

Abstract

La reconnaissance faciale est un domaine de la vision par ordinateur consistant à reconnaitre automatiquement une personne à partir d’une image de son visage. La reconnaissance de visage a de nombreuses applications en vidéosurveillance, biométrie, robotique, indexation d’images et de vidéos, recherche d’images par le contenu, etc. Plusieurs méthodes et approches sophistiquées ont été développés afin d’obtenir les meilleurs résultats de reconnaissance en utilisant certaines bases de données de visages spécifiques. Dans ce projet de fin d’études, nous abordons le problème de la reconnaissance de faces frontales capturées dans différentes conditions d’illumination et contenant des occlusions naturelles telles que des individus portant des lunettes de soleil et / ou des écharpes. L’approche adoptée est basée sur la technique de factorisation de matrice non négative(NMF), vue son habilité à traiter les occlusions naturelles. La décomposition en valeurs singulières (SVD) sera appliquée dans ce contexte pour une comparaison directe